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    Come interpretare l'output di TKPROF
    Come ogni amministratore di database sa , molte cose possono influenzare il tempo di esecuzione di uno script di database e le prestazioni . Al fine di mantenere un database in rapida trasformazione, la conservazione delle risorse della CPU e di fornire accessibilità per gli utenti di database , gli amministratori di database di routine di lavoro per ottimizzare i propri script, la creazione di file di traccia che accedono diverse funzioni per aiutare amministratori di diagnosticare problemi di script . Mentre questi file di traccia sono spesso ingombranti e di difficile interpretazione , database di utilità TKPROF di Oracle analizza i dati del file di traccia e la presenta in una tabella ordinata . Gli amministratori di database devono ancora capire i codici di uscita di TKPROF al fine di interpretare le sue relazioni . Istruzioni
    1

    Fare riferimento alla tabella di dati primaria per una visione ampia di analisi del programma di utilità dello script . La linea "parse " fornisce informazioni sul numero di processi utilizzati per trasformare query dell'utente in un'azione , che elenca il numero di chiamate di analisi , il tempo trascorso in centesimi di secondo , la capacità del disco utilizzato per eseguire la funzione , quanti di database query la funzione hanno preso , e il numero di righe di dati creati dalla query . La linea di "eseguire" fornisce informazioni generali sulle risorse utilizzate come database elabora la richiesta , e la linea " fetch" fornisce le stesse informazioni sulle prestazioni della macchina in quanto estrae i dati dal database .
    2 < p > Individuare gli elementi del rapporto di file di traccia presentata da TKPROF che leggono insolitamente alta . Recuperare i dati è spesso più processi ad alta intensità di effettuare il parsing e l'esecuzione .
    3

    Esaminare la sintassi di query se i dati indicano un parse lento o CPU - intensive . Lento analisi volte può essere fissato dalla sintassi della query riordino di funzionare in modo più efficiente o fornendo limitatori più specifiche su query .
    4

    Applicare i dati nel campo di esecuzione per determinare se la query è troppo ingombrante per il server SQL per elaborare in modo efficiente . Ancora una volta , questo problema può essere risolto tramite le query più efficaci , o limitando il numero di query o database ospitati su un singolo server .
    5

    Esaminare prendere le statistiche di dati per analizzare i processi di estrazione dei dati . Recupera può essere razionalizzato di classificare i dati con i gruppi di risultati in ordine crescente dimensione , un processo integrato in query e fasi di esecuzione dello script , così come la costruzione di database per ridurre al minimo le dimensioni del database .

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